Para correr un análisis de correlación intraclase hay que elegir un modelo y un tipo.
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Hay que elegir un modelo:
Dos factores, efectos mixtos Si los efectos de las personas son aleatorios y los efectos de los elementos son fijos (Mixed en la sintaxis).
Dos factores, efectos aleatorios Si los efectos de las personas y de los elementos son fijos (Random en la sintaxis).
Un factor, efectos aleatorios. Si los efectos de las personas son aleatorios. (One way en la sintaxis). Siempre da los valores más chicos. Se usa cuando hay un conjunto grande de evaluadores y cualquier juez hace la primer evaluación y cualquier juez hace la segunda. Es Oneway porque no hay esfuerzos para determinar la influencia del juez, solo pesan los efectos de las personas.
(El más usado es el de efectos mixtos, considerando los inidividuos al azar y los jueces fijos. Le sigue el de dos factores, efectos aleatorios, que considera elegidos al azar los jueces y los individuos. La distinción entre ambos es puramente teórica: arrojan las mismas cifras).
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Habrá que elegir un tipo:
Consistencia (Aquí importa fundamentalmente la correlación entre ambas medidas; si cuando una medida sube sube la otra).
Acuerdo Absoluto (Aquí importa fundamentalmente que los valores sean iguales, no solo la correlación).
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Después habrá que elegir entre:
Single measures (Medidas únicas). Me hace falta para evaluar la calidad de mi medida si voy a trabajar con un solo juez.
Average measures (Medidas promedio). Normalmente nos interesa esta medida promedio. Por ejemplo si pensamos tomar como medida el promedio de las medidas y no una sola.
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Dice la ayuda del SPSS:
Coeficiente de correlación intraclase. Genera medidas sobre la consistencia o sobre el acuerdo de los valores entre los propios casos.
• Modelo. Seleccione el modelo para calcular el coeficiente de correlación intraclase. Los modelos disponibles son: Dos factores, efectos mixtos; Dos factores, efectos aleatorios y Un factor, efectos aleatorios. Seleccione Dos factores, efectos mixtos, si los efectos de personas son aleatorios y los efectos de elementos son fijos, Dos factores, efectos aleatorios, si los efectos de personas y los efectos de elementos son aleatorios; o Un factor, efectos aleatorios si los efectos de personas son aleatorios.
• Tipo. Seleccione el tipo de índice. Los tipos disponibles son: Los tipos disponibles son: Consistencia y Acuerdo absoluto.
• Intervalo de confianza. Especifica el nivel para el intervalo de confianza. El valor por defecto es 95%.
• Valor de prueba. Especifica el valor hipotetizado para el coeficiente, para el contraste de hipótesis. Este valor es el valor con el que se compara el valor observado. El valor por defecto es 0.
En el transcurso de la investigación clínica es frecuente, al igual que en otras disciplinas, la
evaluación de la fiabilidad de las medidas realizadas, pudiéndose distinguir dos tipos de
situaciones diferentes: a) aquellas en las que se determina el grado de estabilidad o
consistencia conseguido en los resultados cuando se repite la medición con el mismo
instrumento en condiciones idénticas, y b) aquellas en las que se determina hasta qué punto
los resultados obtenidos con diferentes instrumentos de medida o con diferentes
observadores concuerdan, o son equivalentes.
Sean dos médicos que miden a 10 pacientes en ciertos rasgos y obtienen estas medidas:
135,00 140,00
140,00 145,00
130,00 135,00
145,00 150,00
140,00 145,00
150,00 160,00
140,00 145,00
135,00 140,00
140,00 145,00
135,00 145,00
Podemos asumir que la varianza se debe a tres componentes:
a) la varianza entre los pacientes
b) la varianza debida a los médicos
c) una varianza aleatoria.
Valores convencionales para ICC.
- < 0,40 – Pobre.
- 0,40 – 0,59 – Suficiente.
- 0,60 – 0,74 – Bueno.
- 0,75 – 1 – Excelente.
"La estimación del CCI presentada para el ejemplo de más arriba se ha desarrollado bajo la condición de un modelo de efectos aleatorios. Este modelo es apropiado cuando los
observadores implicados en la medición, los médicos A y B en el ejemplo, representan una
«muestra» aleatoria de la población de posibles observadores (p. ej., otros médicos del
hospital) que en el futuro harán uso del instrumento evaluado (el esfigmomanómetro)". Nota: es el modelo random del SPSS.
"Cuando los observadores que intervienen en el estudio son los únicos que participarán en el
mismo, es necesario un modelo de efectos fijos. En el caso, por ejemplo, en el que deseamos
valorar la concordancia de las mediciones de la frecuencia cardíaca obtenidas en 10 pacientes
por 2 médicos diferentes: un médico A, jefe del servicio, y un médico B, en período de
formación. El objetivo es conocer la magnitud de las discrepancias entre ambos y determinar si
el médico A puede ser sustituido por el médico B en esa tarea. Por lo tanto, estaremos
exclusivamente interesados en la comparación de los resultados obtenidos por estos 2
médicos y no desearemos generalizar los resultados al conjunto de médicos que miden la
frecuencia cardíaca en el hospital". Nota: en este caso en SPSS usaríamos modelo mixto, ya que hay una fuente de variación que son los pacientes, además de los efectos fijos de los médicos.
Supuestos para el cálculo del ICC: Normalidad de las distribuciones de las variables, homocedasticidad e independencia de errores.
Además, el ICC es dependiente del rango de variación. Aumenta cuando aumenta el rango de variación, al igual que la r de Pearson.
Alternativas al ICC:
1) Método gráfico de Bland Altman.
1) Método gráfico de Bland Altman.
2) Coeficiente de correlación de concordancia de Lin.
Extensión del uso de la ICC
La ICC no se ha extendido mucho en el área médica a pesar de que es un índice muy adecuado. Pero no tiene una interpretación clínica obvia.
Hay otra forma más intuitiva de abordar la concordancia: Bland y Altman.
Extensión del uso de la ICC
La ICC no se ha extendido mucho en el área médica a pesar de que es un índice muy adecuado. Pero no tiene una interpretación clínica obvia.
Hay otra forma más intuitiva de abordar la concordancia: Bland y Altman.
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